高速公路惡劣天氣及交通狀況智能分析系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、惡劣的天氣及交通異常狀況常常給高速公路的安全帶來巨大威脅，高速公路管理部門需要實(shí)時地掌握其轄區(qū)內(nèi)各個路段的氣象情況及交通狀況，以便做出及時準(zhǔn)確的應(yīng)對決策。然而，目前主要依靠傳感器等硬件設(shè)備提供的數(shù)據(jù)，經(jīng)分析得到氣象信息和交通信息，安裝及維護(hù)成本高昂，且使用時間和環(huán)境條件可能影響其準(zhǔn)確性。
　　本文充分利用已經(jīng)建立的高速公路監(jiān)控體系，研究了基于高速公路監(jiān)控視頻的惡劣天氣（霧、雨、雪）檢測和交通異常狀況（擁堵、停車、逆行）檢測算法，通

2、過對監(jiān)控攝像頭傳入的視頻數(shù)據(jù)的智能分析，得到該路段的天氣信息和交通信息。本文算法結(jié)合了圖像處理、計算機(jī)視覺及模式識別等領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，對視頻圖像中的霧、雨、雪的視覺特征進(jìn)行提取和分析，從而實(shí)現(xiàn)惡劣天氣的檢測和報警，同時對運(yùn)動車輛進(jìn)行跟蹤，并對其進(jìn)行行為分析，從而實(shí)現(xiàn)交通異常狀況的檢測和報警。
　　本文分析了霧、雨、雪在監(jiān)控視頻中呈現(xiàn)出的視覺特征，針對霧區(qū)的模糊效應(yīng)提出了基于Canny邊緣的霧天檢測算法。對于雨和雪的檢測，基于監(jiān)控視

3、頻分辨率小及噪聲干擾大的特點(diǎn)，本文算法放棄傳統(tǒng)的對雨滴和雪花的動態(tài)特性進(jìn)行分析的方法，分析了雨天和雪天在車道上的視覺特征，針對濕滑道路的反光特性和圖像鈍化的特征，提出了反光度與圖像銳度結(jié)合的道路濕滑程度評估方法，從檢測道路是否濕滑的角度來實(shí)現(xiàn)雨天的檢測，針對道路上積雪的顏色特征，提出了基于積雪顏色模型的積雪檢測方法，從檢測道路上是否覆蓋積雪的角度來實(shí)現(xiàn)雪天的檢測。
　　針對交通異常狀況的檢測，本文首先分析了前景檢測和背景重建過程中

4、幾種常用的技術(shù)，并通過實(shí)驗(yàn)對其效果進(jìn)行對比，經(jīng)分析，本文算法采用背景差分法與基于統(tǒng)計模型的背景重建與更新方法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動車輛的檢測和跟蹤，估算出車速、車流量及車輛行駛方向，并運(yùn)用這些信息進(jìn)行綜合分析和判斷，實(shí)現(xiàn)高速停車、逆行及擁堵狀況的檢測。
　　本文使用了豐富的視頻數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，通過對實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析，說明了本文算法在惡劣天氣檢測及交通異常狀況分析中的有效性?；诒疚乃惴▽?shí)現(xiàn)了具有實(shí)用價值的智能分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)